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1.
郑孟良 《四川大学学报(自然科学版)》2022,59(2):021001-021001-6
受分数阶微分方程定性理论的启发,本文利用不动点定理研究了一类奇异Volterra积分方程在Lp(p≥1)空间中的适定性,推广改进了已有结果.特别地,Riemann-Liouville分数阶微分方程适定性问题可以作为本文结果的特例. 相似文献
2.
为给车辆调度优化以及集卡预约系统设计提供重要参考,利用所采集的深圳市某港口的码头闸口数据,建立一种基于数据挖掘的集卡周转时间短时预测方法.首先,通过对码头闸口数据进行分析,获取车辆到达时间分布、任务类型、作业方式等集卡作业特征以及集卡在码头内的周转时间;在此基础上,利用循环神经网络并结合训练集数据,建立集卡作业特征与其周转时间之间的映射关系.其次,为减少随机波动对周转时间预测效果的影响,利用小波分解算法对循环神经网络拟合结果的残差进行高频噪声分离,并通过自回归模型拟合过滤后的低频序列.最后,将拟合后的循环神经网络与自回归模型进行结合,建立一种支持集卡周转时间短时预测的组合模型,并利用测试集数据进行有效性验证.结果 表明,相比单一的循环神经网络,该组合模型可以大幅提升预测精度. 相似文献
3.
用算子分解技巧, 通过对方程的解进行先验估计, 给出随机动力系统的一致渐近紧性, 从而证明了随机吊桥方程在加性噪声下随机吸引子的存在性. 相似文献
4.
微量液体加样在工业、实验室和医疗等领域有广泛的需求,设计一种自动化微量液体加样模块,通过对微量注射针传动结构地改进以及加样指标变差地原因分析设计了微量注射泵模块,采用微压力传感器和放大电路实现液面准确探测,使用P WM脉宽调制精准控制丝杆步进电机实现高精度微量液体加样.首先对自动化加样模块的机械结构进行建模设计,同时对微量注射针、丝杆步进电机、芯片等关键器件对比选型,根据微量注射针和电机参数分析计算驱动脉冲个数,设计了合理可靠的硬件电路、通信协议和软件.随后加工研制样机,最后对样机实物进行调试和测试,实现了自动化微量液体加样功能,关键指标达到了国标要求. 相似文献
5.
为探究区块链技术在生鲜农产品流通过程中如何保障质量安全,利用演化博弈方法探究监管部门与生鲜农产品生产商关于生鲜食品质量安全溯源博弈过程.构建监管部门与生鲜农产品生产商的质量安全溯源的博弈支付矩阵,并进一步确立质量安全溯源的复制动态方程.通过对二维复制动态系统进行求解初步得到系统的平衡点,再分析平衡点的局部稳定性情况.结果显示,当生产商生产质量安全生鲜产品的收益大于生产不安全生鲜产品的收益时,双方博弈将最终演化到理想状态(1,0),即生产商将生产质量安全的生鲜农产品而监管部门选择不监管.由此可知,当生产商生产质量不安全的产品会获得更多收益时,监管部门可以采取罚金的方式来规范生产商安全生产. 相似文献
6.
中长期电力负荷预测是电力部门制定电力系统发展规划和稳定运行的重要前提.针对影响中长期电力负荷预测精度的多个因素,本文利用逐步回归方法,从众多影响负荷预测精度的关联因子中,对关键的影响因子进行辨识,并提出基于Box-Cox变换分位数回归和核密度估计相结合的概率密度预测方法,得出不同分位点下未来连续几年的概率密度预测结果,实现了对未来年用电量准确波动区间的预测.以安徽省的历史用电量和社会经济数据为例,进行仿真实验.结果表明:该方法不仅实现了中长期电力负荷概率密度预测,而且利用强关联因素提高了中长期电力负荷概率密度预测的精度,有效解决了考虑多因子的中长期电力负荷概率密度预测问题. 相似文献
7.
8.
围绕工商管理专业培养具有较强实践能力和高素质管理人才的目标,分析当前实践教学中的误区,通过构建全社会参与的工商管理专业人才实践教学社会网络,建立贯穿大学四年学习全周期的五大实践教学培养体系,对工商管理专业学生进行基础素养实践能力和专业素养实践能力培养,探索工商管理专业人才实践能力培养模式和体系。 相似文献
9.
基于深度图像的手势估计比人体姿势估计更加困难,部分原因在于算法不能很好地识别同一个手势经旋转后的不同外观样式.提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)推测预旋转角度的手势姿态估计改进方法:先利用自动算法标注的最佳旋转角度来训练CNN;在手势识别之前,用训练好的CNN模型回归计算出应预旋转的角度,然后再对手部深度图像进行旋转;最后采用随机决策森林(Random Decision Forest, RDF)方法对手部像素进行分类,聚类产生出手部关节位置.实验证明该方法可以减少预测的手部关节位置与准确位置之间的误差,手势姿态估计的正确率平均上升了约4.69%. 相似文献
10.
协作频谱感知(cooperative spectrum sensing,CSS)可有效提高频谱检测的准确性,然而,当次用户中恶意用户占比较大且同时发动大规模攻击时,将严重影响CSS的准确性。文中将用户选择和置信传播有机结合,提出一种针对大规模入侵的双重防御方案。基于本地感知结果通过用户选择机制挑选可靠次用户,挑选出的可靠次用户包括诚实用户和伪装成诚实用户的恶意用户。然后以可信度为权重计算置信值均值并将其和预设门限比较,进一步滤除伪装成诚实用户的恶意用户。仿真结果表明,与已有的简单的基于信誉的方案、基于均值的方案、基于克隆节点的攻击检测算法相比,所提方案具有更好的检测性能,且置信值收敛更快。 相似文献